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Enregistrement W591550658 · doi:10.7202/033064ar

Glaciers and Global Warming

2007· article· en· W591550658 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Roy M. Koerner, Leif Lundgaard

Notice bibliographique

RevueGéographie physique et Quaternaire · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierClimatologyGlobal warmingSnowArcticGlacier mass balanceEnvironmental scienceContext (archaeology)Climate changeIce coreCryosphereSnowmeltForcing (mathematics)Physical geographyAtmospheric sciencesSea iceGeologyGeographyOceanographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice core and mass balance studies from glaciers, ice caps and ice sheets constitute an ideal medium for monitoring and studying present and past environmental change and, as such, make a valuable contribution to the present debate over anthropogenic forcing of climate. Data derived from 32 years of measurements in the Canadian Arctic show no significant trends in glacier mass balance, ice melt, or snow accumulation, although the mass balance continues to be slightly negative. Models suggest that industrial aerosol loading of the atmosphere should add to the warming effect of greenhouse gases. However, we have found a sharp increase in the concentration of industrial pollutants in snow deposited since the early 1950's which makes the trendless nature of our various time series surprising. Spatial differences in the nature of climatic change may account for the lack of trend in the Queen Elizabeth Islands but encourages similar investigations to this study elsewhere in the circumpolar region. A global warming trend over the past 150 years has been demonstrated from instrumental data and is evident in our ice cores. However, the ice core data and glacier geometry changes in the Canadian Arctic suggest the Arctic warming is more pronounced in summer than winter. The same warming trend is not unique when viewed in the context of changes over the past 10,000 or 100,000 years. This suggests the 150-year trend is part of the natural climate variability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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